Fugu-MT 論文翻訳(概要): Research on Deep Learning Model of Feature Extraction Based on Convolutional Neural Network

論文の概要: Research on Deep Learning Model of Feature Extraction Based on Convolutional Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08837v1
Date: Thu, 13 Jun 2024 06:00:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 21:08:42.580820
Title: Research on Deep Learning Model of Feature Extraction Based on Convolutional Neural Network
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークに基づく特徴抽出の深層学習モデルに関する研究
Authors: Houze Liu, Iris Li, Yaxin Liang, Dan Sun, Yining Yang, Haowei Yang,
Abstract要約: AlexNetとInceptionV3はより優れた画像認識結果を得るために選択された。トレーニングされたAlexNetモデルの予測精度、特異性、感度は4.25ポイント向上した。グラフィックス処理の使用率は、InceptionV3モードと比較して51%減少した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32985979395737786
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural networks with relatively shallow layers and simple structures may have limited ability in accurately identifying pneumonia. In addition, deep neural networks also have a large demand for computing resources, which may cause convolutional neural networks to be unable to be implemented on terminals. Therefore, this paper will carry out the optimal classification of convolutional neural networks. Firstly, according to the characteristics of pneumonia images, AlexNet and InceptionV3 were selected to obtain better image recognition results. Combining the features of medical images, the forward neural network with deeper and more complex structure is learned. Finally, knowledge extraction technology is used to extract the obtained data into the AlexNet model to achieve the purpose of improving computing efficiency and reducing computing costs. The results showed that the prediction accuracy, specificity, and sensitivity of the trained AlexNet model increased by 4.25 percentage points, 7.85 percentage points, and 2.32 percentage points, respectively. The graphics processing usage has decreased by 51% compared to the InceptionV3 mode.
Abstract（参考訳）: 比較的浅い層と単純な構造を持つニューラルネットワークは、肺炎を正確に識別する能力に制限がある可能性がある。さらに、ディープニューラルネットワークはコンピューティングリソースに対する大きな需要があり、畳み込みニューラルネットワークが端末上で実装できない可能性がある。そこで本稿では,畳み込みニューラルネットワークの最適分類を行う。まず, 肺炎画像の特徴として, AlexNet と InceptionV3 が選択され, 画像認識の精度が向上した。医用画像の特徴を組み合わせることで、より深く複雑な構造を持つフォワードニューラルネットワークが学習される。最後に、知識抽出技術を用いて、取得したデータをAlexNetモデルに抽出し、計算効率の向上と計算コストの削減を図る。その結果、トレーニングされたAlexNetモデルの予測精度、特異性、感度は、それぞれ4.25ポイント、7.85ポイント、および2.32ポイント増加した。グラフィックス処理の使用率は、InceptionV3モードと比較して51%減少した。

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